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这种 tf.session 工作正常：

with tf.Session(graph=self.infer_model.graph, config=utils.get_config_proto()) as sess:
          loaded_infer_model = model_helper.load_model(self.infer_model.model, self.ckpt, sess, "infer")

但我必须保持持久会话以供重用。因此，我没有通过“with”语句创建 tf.session，而是创建了一个 under：

sess = tf.Session(
            graph=infer_model.graph, config=utils.get_config_proto())
loaded_infer_model = model_helper.load_model(
              infer_model.model, ckpt, sess, "infer")

但这会产生以下错误（在 model_helper.load_model 中）：有人可以建议如何加载可以重用的显式会话吗？

文件“/home/pksingh/sans/app/nmt/model_helper.py”，第 444 行，在 load_model session.run(tf.tables_initializer()) 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/ tensorflow/python/client/session.py”，第 889 行，运行中 run_metadata_ptr) 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py”，第 1103 行，在_run self._graph, fetches, feed_dict_tensor, feed_handles=feed_handles) 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py”，第 414 行，在 init self._fetch_mapper = _FetchMapper.for_fetch(fetches) 文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py”，第 242 行，for_fetch 返回 _ElementFetchMapper(fetches,contraction_fn) 文件“/usr /local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py"，第 278 行，在 init 'Tensor. (%s)' % (fetch, str(e))) 中 ValueError：Fetch 参数不能被解释为张量. （操作名称：“init_all_tables” op：“NoOp”不是该图的元素。）

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实现相同目标的最佳选择是使用交互式会话。您可以像这样初始化交互式会话：

sess = tf.InteractiveSession()

访问此链接了解更多详情。

于 2017-12-21T05:42:02.213 回答